ИИ поможет сократить утечки данных из приложений в десять раз

ИИ поможет сократить утечки данных из приложений в десять раз

ИИ поможет сократить утечки данных из приложений в десять раз

В ближайшие годы количество утечек данных из приложений может снизиться в десять раз — всё благодаря внедрению искусственного интеллекта. Отечественные разработчики уже начали использовать нейросети для автоматического поиска уязвимостей в российских программах.

Как рассказали «Известиям» участники рынка, теперь это не просто модный тренд, а реальный инструмент повышения кибербезопасности.

По словам старшего управляющего директора AppSec Solutions Антона Башарина, большие языковые модели сегодня умеют не только находить слабые места в коде, но и объяснять, в чём именно проблема и как её исправить.

«Когда в проекте сочетаются безопасная разработка и автоматизированный анализ, количество критических уязвимостей резко падает. Белые хакеры потом находят значительно меньше проблем, чем в продуктах без таких практик», — отметил Башарин.

По мнению члена комитета Госдумы по информационной политике и координатора проекта «Цифровая Россия» Антона Немкина, развитие подобных технологий может в перспективе привести к созданию национальной платформы мониторинга уязвимостей — она будет работать в режиме реального времени и интегрироваться с инфраструктурой госорганов и крупных компаний.

При этом полностью исключить человека из процесса пока невозможно. Экспертам всё равно придётся перепроверять выводы ИИ, чтобы избежать ошибок.

Тем временем мобильные и веб-приложения по-прежнему остаются одной из самых уязвимых сфер. Например, по данным ГК «Солар», 46% веб-приложений российских компаний содержат уязвимости, провоцирующие утечки. Более половины подобных программ плохо защищены и позволяют получить несанкционированный доступ к данным пользователей.

Подпишитесь на новости

Разработчик создал язык KillSwitch, который специально путает нейросети

Инженер Cloudflare Доминик Пичета представил KillSwitch — экспериментальный язык программирования, созданный для того, чтобы нейросети спотыкались при чтении и написании кода. Пока индустрия делает разработку удобнее для ИИ, он решил устроить ему полосу препятствий.

В своём блоге Пичета объяснил, что хотел проверить способность моделей работать с незнакомым языком и одновременно использовать их слабости: трудности с подсчётом символов, восприимчивость к инструкциям и чрезмерно чувствительные защитные фильтры.

Программы KillSwitch выглядят как рассказы, большую часть которых интерпретатор игнорирует. Среди текста спрятаны настоящие команды, а значения можно извлекать из других строк, указывая расстояние до них. Для идентификаторов действуют правила, связанные с количеством букв и анаграммами.

Отдельный троллинг — конструкции вроде «игнорируй предыдущие инструкции», которые здесь имеют значение внутри языка. Добавьте намеренную ложь в документации и формулировки, провоцирующие защитные механизмы моделей, — получите весьма недружелюбную среду для кодинг-агента.

 

В тестах нейросети писали Hello World, объясняли результат программы и переделывали конвертер температуры. Лучший результат получил Claude Opus 5 — 66,8 балла.

Исходники и спецификация открыты на GitHub. Если модели справятся с нынешними заданиями, автор планирует усложнить проверку.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru